AWS推出专为机器学习设计的开发环境SageMaker Studio

最新推荐文章于 2025-04-14 21:30:42 发布

wuyang514263

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分类专栏：人工智能 ai 文章标签： AWS SageMaker Studio 机器学习设计环境开发环境

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wuyang514263/article/details/103423290

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AWS推出了Amazon SageMaker Studio，这是一个专为机器学习设计的集成开发环境，提供了从代码编写、实验追踪到模型监控的全套工具。SageMaker Studio旨在解决当前机器学习开发工具的不足，通过集成Notebooks、Experiments、除错器、模型监视器和Autopilot等功能，加速机器学习解决方案的开发流程，提高效率。

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AWS推出机器学习整合开发环境Amazon SageMaker Studio，开发者可以利用整合视觉接口撰写程序代码、追踪实验、可视化数据，并进行除错和监控。AWS提到，Amazon SageMaker Studio是第一个专为机器学习设计的整合开发环境。SageMaker已经发展了一段时间，但AWS认为，机器学习的工具相对于服务仍然不成熟，使得机器学习开发工作流程不够顺畅，许多功能像是除错器、项目管理、协作和监控等功能，在传统软件开发中都有相对应的工具，但是在机器学习中却没有。

而这使得机器学习的开发受到阻碍，像是当开发新算法，或是调整超参数的时候，研究人员通常需要在Amazon SageMaker中进行大量的实验，不过因为没有适当的工具支持，因此开发人员需要手动管理这些实验，而随着模型的发展，追踪工作只会越来越困难。为此，AWS开发Amazon SageMaker Studio整合所有机器学习开发所需要的工具，而且由于机器学习流程的追踪，都在同一环境中进行，因此开发人员可以在各步骤中来回切换，还能复制、调整和回放，提供开发人员快速调整进行迭代的能力，缩短机器学习解决方案开发的时间。

Amazon SageMaker Studio总共包含了数项主要功能，包含Notebooks、Experiments、除错器、模型监视器和Autopilot。Amazon SageMake